移动多媒体广播频域同步技术：CMMB与DVB-H的VLSI实现

"本文主要研究了移动多媒体广播领域中的人工智能和机器学习技术，特别是针对CMMB和DVB-H两种标准的关键技术——频域同步。通过建立OFDM发送和接收系统的模型，作者深入探讨了同步问题的重要性，分析了载波频偏、采样频偏和符号定时偏差对OFDM系统的影响。论文提出了针对CMMB标准的整数倍载波频偏算法，利用CMMB帧结构中的同步信号特性，以及导频相关的扰码模式识别和解扰码算法。对于DVB-H标准，文章采用了经典的算法进行整数倍载波频偏估计和残余载波频偏跟踪。此外，设计了一个通用的硬件结构，能同时支持CMMB和DVB-H的频域同步，对各个模块进行了面积和功耗优化，如采用部分导频、CSD编码和CORDIC算法的改进等，以降低计算复杂性和能耗。" 本文是关于人工智能在移动多媒体广播领域的应用，具体聚焦于机器学习在解决频域同步问题上的角色。移动多媒体广播技术的进步，如手机电视和车载电视，促进了丰富的电视广播节目随时随地的观看，极大地便利了信息获取。研究集中在CMMB（中国移动多媒体广播）和DVB-H（数字视频广播-手持）两个标准，这两个标准都使用OFDM（正交频分复用）技术。 首先，作者建立了OFDM系统的模型，分析了同步问题的数学模型，强调了同步在OFDM系统中的核心地位。接着，对CMMB和DVB-H的频域同步算法进行了深入研究。针对CMMB，由于其OFDM数据经过扰码，传统方法不适用，故提出了一种基于同步信号的新整数倍载波频偏算法，并设计了扰码模式识别和解扰码策略。在CMMB中，还应用了基于导频的残余载波频偏跟踪和采样频偏估计算法，仿真结果证实了这些算法的有效性。 对于DVB-H，研究了经典的整数倍载波频偏估计和跟踪算法，仿真了不同模式下的性能，证明了算法的可靠性。最后，为了同时支持CMMB和DVB-H，设计了一种复用结构，并针对各个模块进行了优化，以减少计算资源和能量消耗。优化措施包括使用部分导频、常数的压缩二进制编码（CSD编码）和CORDIC迭代算法的改进，简化了解扰过程中的复数乘法。 这篇文章展示了如何运用人工智能和机器学习技术来优化移动多媒体广播的频域同步，提高系统的效率和兼容性，同时也为未来的研究提供了有价值的参考。